一、hashlib模块
hashlib加密的基本使用方法
import hashlib # 第一步 确定一个加密的方法 md5使最常用的加密方法 res = hashlib.md5() # 第二步 将要加密的内容使用update添加进去 update只能接收bytes类型,如果要加密中文需要编码 res.update(b'123') # res.updatae('123'.encode('utf8')) # 第三步 将内容加密 res1 = res.hexdigest() print(res1) # 202cb962ac59075b964b07152d234b70 内容加
详细操作
1.明文数据只要是想同的,加密操作分几步得到的结果都是相同的
2.密文数据越长,代表越难被破解,算法就越复杂,需要占用的资源也就越多
3.加盐处理
得到用户输入的数据后,可以将该数据增加一些其他的干扰项,之后再转为密文数据,增强密码的安全性
4.动态加盐
动态加盐就是在加盐的基础上,将干扰项变为动态的,例如是当前时间,用户名的一部分或者uuid(随机的字符串,永远不会重复),使密码的安全性更加可靠。
import time import hashlib time = str(time.time()) res = hashlib.md5() res.update(b'123') # 增加当前时间干扰项 res.update(time.encode('utf8')) print(res.hexdigest()) # e2e0a47d1d02405991fb58e1cfebef1a
5. 验证文件的一致性
有时候我们在下载文件的时候,会碰到下载的文件有风险,是因为电脑会自动将下载的文件内容加密后与原来的文件比对,如果文件内容被修改了就会提示风险,该文件就可能携带了病毒
import hashlib # 原文件内容加密数据 md5 = hashlib.md5() with open(r'a.txt', 'rb') as f: for line in f: md5.update(line) real_data = md5.hexdigest() print(real_data) # 46c01494f4d3920a6cc530cf30b91a1e # 被修改后内容的加密数据 md5 = hashlib.md5() with open(r'a.txt', 'rb') as f: for line in f: md5.update(line) error_data = md5.hexdigest() print(error_data) # 7a5ed07c5bab39ac557e56d2ca9fd5c2
可以看到两次得到的加密数据不一样,所以电脑会提示我们该文件下载会有风险
当一个文件过大时,我们针对数据加密不会把全部的数据加密,会从文件里抽取一部分数据进行加密比对
import hashlib import os # 先获取文件的大小 res = os.path.getsize('a.txt') # 根据自己的意愿抽取相对应的数据 sample_list = [0, res // 4, res // 2, res] md5 = hashlib.md5() with open(r'a.txt', 'rb') as f: for line in sample_list: f.seek(line) # 将光标移动到指定的地方 md5.update(f.read(10)) # 抽取相对应的数据内容 data = md5.hexdigest() # 将内容加密 print(data)
二、logging日志模块
日志模块流程介绍
import logging # 1.logger对象:负责产生日志 logger = logging.getLogger('转账记录') # 2.filter对象:负责过滤日志(直接忽略) # 3.handler对象:负责日志产生的位置 hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf8') # 产生到文件的 hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf8') # 产生到文件的 hd3 = logging.StreamHandler() # 产生在终端的 # 4.formatter对象:负责日志的格式 fm1 = logging.Formatter( fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', ) fm2 = logging.Formatter( fmt='%(asctime)s - %(name)s %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d', ) # 5.绑定handler对象 logger.addHandler(hd1) logger.addHandler(hd2) logger.addHandler(hd3) # 6.绑定formatter对象 hd1.setFormatter(fm1) hd2.setFormatter(fm2) hd3.setFormatter(fm1) # 7.设置日志等级 logger.setLevel(30) # 8.记录日志 logger.debug('写了半天 好累啊 好热啊')
配置字典
# 核心就在于CV import logging import logging.config standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' logfile_path = 'a3.log' # log配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, # 过滤日志 'handlers': { #打印到终端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕 'formatter': 'simple' }, #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件 'formatter': 'standard', 'filename': logfile_path, # 日志文件 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了 }, }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 空字符串作为键 能够兼容所有的日志 '': { 'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上(更高level的logger)传递 }, # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置 }, } # 使用配置字典 logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 自动加载字典中的配置 logger1 = logging.getLogger('xxx') logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')